在下一个嵌入式设计中使用人工智能的4个无论如何

对许多人来说，某种程度写到AI就则会让人联想到有知觉的机器人与人类交战，虽然这可能则会心想则会被选为人类揭示常用AI (AGI) 的现实场景，但更紧迫的弊端是微晶片组整合人员确实不应接受在他们的运用那时候适用AI系统对。以下是你可能则会希望在下一个计划那时候包含数据处理的4个缘故。

缘故 #1 – 推销风潮

从工程计划的角度来看，某种程度因为它很强推销热度而在设计者那时候包含一种技术或工具是每个工程计划师都不应争取的。但事实是，如果围绕比如说引起轰动，很可能则会最终并能更好地经销商商品。技术推销似乎是循环用到的，但总有一些潜在的主题在主导这些循环，而这些循环最终证明是现实的。

缘故 #2 – 硬件可以支持者它

在从前的几年那时候，微缓冲器和运用晶片组时有发生了如此大的变异，简直令人困惑。资源受限设备的微缓冲器那时候支持者兆十六进制的闪存和 RAM，很强板载内存并超过 1 GHz 及极高的系统对时钟速率！ 这些“小”缓冲器那时候甚至支持者 DSP 解释器，这并不一定它们可以有效地执行悬疑。

凭借这些晶片组上可用的计算能力，可能则会不必必需太多额外的 BOM 开销才会支持者数据处理。如果没有减少开销，并且推销部门准备主导它，那么能用数据处理可能则会是有涵义的，因为硬件可以支持者它！

缘故 #3 – 它可以简化整合

数据处理已被选为高端，云计算和微晶片组整合那时候几乎不可或缺的工具，数据处理可以大大地简化软件整合。例如，你确实曾尝试编写一个可以鉴别手势、书写或归入；也的运用程序来？ 这些弊端对于人体内来说最简单，但编写程序来却极其艰难。在某些程序来运用，例如句法鉴别、图像归入和预测性控管，数据处理可以大大地简化整合处理过程并推进整合速度快。

随着高端不断扩展，数据量大于人们的预期，对大型数据集进行时归入并训练三维以适用该信息为系统对生成所必需的结果越发越来越难以。从前，整合人员可能则会有在运行时不断检查的配置值或可接受的操作栏。这些通常涉及大量检验和大量暗示。通过数据处理，这一切都可以通过提供数据、整合三维然后在微晶片组系统对上地面部队悬疑来不致。

缘故 #4 – 扩展你的系统设计一个大

我们用来解决弊端和整合商品的工具和技术总是在变异。看看你在一、三年和五年年前是如何整合微晶片组的！虽然你的一些工具正因如此保持不变，但你的处理过程不应有相当大的革新和补充，从而提高了你的效率和解决弊端的方式。

能用数据处理是另一种添加到一个大那时候的工具，随着时间的推移，它将被证明是整合微晶片组系统对不可或缺的工具。但是，如果微晶片组整合人员不开始探究、审计和适用该工具，则该工具将永远不则会被革新。虽然那时候甚至明年为商品地面部队数据处理系统设计可能则会没有涵义，但探究它如何原则上于你的商品和客户、优点和局限性并能维护当技术越发成熟时，它则会更难以用以商品整合。